Data & Process Mining

Die Teilnehmer erhalten fundierte Einblicke in grundlegende Methoden, Verfahren und Konzepte des Data und Process Mining. Sie können diese, unterstützt durch Softwarewerkzeuge, auf gegebene Aufgabenstellungen anwenden und ihre Analyseergebnisse angemessen präsentieren und visualisieren.   Präsenztermine

• Donnerstag, 5. Juni 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 6. Juni 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Donnerstag, 3. Juli 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 4. Juli 2025, 09:00 - 17:00 Uhr

Vertiefungskurs Mathematik - Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Der Einführungskurs “Grundlagen der Mathematik - Vertiefung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung” vermittelt den Studierenden vertiefende Kenntnisse zu Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung und soll ihnen dadurch den Einstieg in das berufsbegleitende Studium bzw. den studienbedingten Wechsel von einer Hochschule an eine Universität erleichtern. Nach Abschluss des Kurses haben die Studierenden einen Überblick über die Theorie der Integralrechnung und den Grundlagen der elementaren Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. Zusätzlich sind die Studierenden nach Abschluss des Kurses geübt im Umgang mit Zufallsstichproben, Schätzverfahren für Parameter und Hypothesentests. Auf Basis dieses Einführungsmoduls sind die Teilnehmer/Innen in der Lage weiterführende, mathematisch orientierte Veranstaltungen zu besuchen.

Zeitplan

• Integralrechnung

• Grundlangen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 1)
• Online-Seminar zu Übungsblatt "Integralrechnung"

• Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 2)
• Online-Seminar zu Übungsblatt "Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 1)"

• Statistik
• Online-Seminar zu Übungsblatt "Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 2)"

• Online-Seminar zu Übungsblatt "Statistik"

Infrastruktur & Sicherheit

Die Analyse von großen Datenmengen, die unter anderem zum Zwecke der Business Intelligence und des Data Minings erforderlich ist, erfolgt auf Basis leistungsfähiger Recheninfrastrukturen, die in Rechenzentren zentralisiert sind. Dabei ergeben sich vielfältige Herausforderungen an die Architektur der eingesetzten Hardware, in Bezug auf Betriebsmodelle und ebenso in Hinblick auf die eingesetzten Software Frameworks für verteiltes Rechnen und zur Datenanalyse. Eine weitere Herausforderung stellt in diesem Umfeld die Sicherheit und der Datenschutz der dort verarbeiteten Daten dar. Dies gilt vermehrt in Zeiten des Cloud Computings, das die Systeme für mehrere unabhängige Nutzer zur Verfügung stellt. Die beiden Teile dieses Moduls widmen sich diesen Fragestellungen und vermitteln wesentliche Grundlagen, welche die Teilnehmer in die Lage versetzen, Cloud Computing effizient, effektiv, aber auch sicher und datenschutzfreundlich einzusetzen.  

Vertiefungskurs Mathematik - Differentialgleichungen, Taylorentwicklung und Integraltransformation

Der Einführungskurs „Grundlagen der Mathematik - Vertiefung Differentialgleichungen, Taylorentwicklung und Integraltransformation” vermittelt den Studierenden vertiefende Kenntnisse zu Differentialgleichungen, Taylorentwicklung und Integraltransformation und soll ihnen dadurch den Einstieg in das berufsbegleitende Studium bzw. den studienbedingten Wechsel von einer Hochschule an eine Universität erleichtern. Nach Abschluss des Kurses haben die Studierenden einen Überblick über die Theorien der Taylorentwicklung und Taylorreihen, der Integraltransformation und der Integralrechnung. Zusätzlich sind die Studierenden nach Abschluss in der Lage, gegebene Differentialgleichungen zu charakterisieren und in Spezialfällen deren Lösung zu berechnen. Auf Basis dieses Einführungsmoduls sind die Teilnehmer/Innen in der Lage weiterführende, mathematisch orientierte Veranstaltungen zu besuchen.

Zeitplan

• Taylorentwicklung und Taylorreihen

• Integralrechnung
• Online-Seminar zu Übungsblatt "Taylorentwicklung & Taylorreihen"

• Integraltransformation
• Online-Seminar zu Übungsblatt "Integralrechnung"

• Gewöhnliche Differentialgleichungen
• Online-Seminar zu Übungsblatt "Integraltransformationen"

• Online-Seminar zu Übungsblatt "Gewöhnliche Differentialgleichungen"

Business Process Management

In diesem Modul lernen Teilnehmer, Geschäftsprozesse auf fachlicher Ebene zu analysieren, modellieren und optimieren. Ferner erhalten sie fundierte Einblicke in deren digitale Transformation und Automation mittels prozessorientierten Informationssystemen. Sie können die für die Realisierung prozessorientierter Informationssysteme bestehenden Anforderungen benennen sowie wesentliche Charakteristika, Kompo­nenten und Funktionen solcher Informations­systeme beschreiben und in einer Gesamtarchitektur einordnen.

Präsenztermine:

• Donnerstag, 14. November 2024, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 15. November 2024, 09:00 - 17:00 Uhr
• Donnerstag, 23. Januar 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 24. Januar 2025, 09:00 - 17:00 Uhr

Big (Social) Data Analytics - Methoden und Anwendungen

Heutzutage stehen Unternehmen enorme Datenmengen bspw. aus Online Social Networks zur Verfügung. Die zielgerichtete und fundierte Analyse dieser Daten ermöglicht eine verbesserte Entscheidungsunterstützung und birgt großes Potenzial, bspw. in den Bereichen Produktentwicklung, Marketing und Customer Relationship Management. Im Modul „Big (Social) Data Analytics“ werden hierfür zentrale Methoden vermittelt und fallstudienbasiert illustriert. Präsenztermine:

• Donnerstag, 15. Mai 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 16. Mai 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Donnerstag, 10. Juli 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 11. Juli 2025, 09:00 - 17:00 Uhr